Python 语言里有许多(而且是越来越多)的高级特性,是 Python 发烧友们非常喜欢的。在这些人的眼里,能够写出那些一般开发者看不懂的高级特性,就是高手,就是大神。
但你要知道,在团队合作里,炫技是大忌。
为什么这么说呢?我说下自己的看法:
- 越简洁的代码,越清晰的逻辑,就越不容易出错;
- 在团队合作中,你的代码不只有你在维护,降低别人的阅读/理解代码逻辑的成本是一个良好的品德
- 简单的代码,只会用到最基本的语法糖,复杂的高级特性,会有更多的依赖(如语言的版本)
1. 最直观的相加
使用 + 对多个列表进行相加,你应该懂,不多说了。
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>>> list01 = [ 1 , 2 , 3 ]
>>> list02 = [ 4 , 5 , 6 ]
>>> list03 = [ 7 , 8 , 9 ]
>>>
>>> list01 + list02 + list03
[ 1 , 2 , 3 , 4 , 5 , 6 , 7 , 8 , 9 ]
>>>
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2. 借助 itertools
itertools 在 Python 里有一个非常强大的内置模块,它专门用于操作可迭代对象。
在前面的文章中也介绍过,使用 itertools.chain()
函数先可迭代对象(在这里指的是列表)串联起来,组成一个更大的可迭代对象。
最后你再利用 list 将其转化为 列表。
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>>> from functools import chain
>>> list01 = [ 1 , 2 , 3 ]
>>> list02 = [ 4 , 5 , 6 ]
>>> list03 = [ 7 , 8 , 9 ]
>>>
>>> list (chain(list01, list02, list03))
[ 1 , 2 , 3 , 4 , 5 , 6 , 7 , 8 , 9 ]
>>>
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3. 使用 * 解包
使用 * 可以解包列表。 * 和 ** 常用在函数定义时,设置可变参数。
现在我将它单独拿出来用在多个列表的合并。
示例如下:
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>>> list01 = [ 1 , 2 , 3 ]
>>> list02 = [ 4 , 5 , 6 ]
>>>
>>> [ * list01, * list02]
[ 1 , 2 , 3 , 4 , 5 , 6 ]
>>>
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4. 使用 extend
在字典中,使用 update 可实现原地更新,而在列表中,使用 extend 可实现列表的自我扩展。
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>> list01 = [ 1 , 2 , 3 ]
>>> list02 = [ 4 , 5 , 6 ]
>>>
>>> list01.extend(list02)
>>> list01
[ 1 , 2 , 3 , 4 , 5 , 6 ]
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5. 使用列表推导式
Python 里对于生成列表、集合、字典,有一套非常 Pythonnic 的写法。
那就是列表解析式,集合解析式和字典解析式,通常是 Python 发烧友的最爱,那么今天的主题:列表合并,列表推导式还能否胜任呢?
当然可以,具体示例代码如下:
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>>> list01 = [ 1 , 2 , 3 ]
>>> list02 = [ 4 , 5 , 6 ]
>>> list03 = [ 7 , 8 , 9 ]
>>>
>>> [x for l in (list01, list02, list03) for x in l]
[ 1 , 2 , 3 , 4 , 5 , 6 , 7 , 8 , 9 ]
>>>
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6. 使用 heapq
heapq 是 Python 的一个标准模块,它提供了堆排序算法的实现。
该模块里有一个 merge 方法,可以用于合并多个列表,如下所示
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>>> list01 = [ 1 , 2 , 3 ]
>>> list02 = [ 4 , 5 , 6 ]
>>> list03 = [ 7 , 8 , 9 ]
>>>
>>> from heapq import merge
>>>
>>> list (merge(list01, list02, list03))
[ 1 , 2 , 3 , 4 , 5 , 6 , 7 , 8 , 9 ]
>>>
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要注意的是,heapq.merge 除了合并多个列表外,它还会将合并后的最终的列表进行排序。
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>>> list01 = [ 2 , 5 , 3 ]
>>> list02 = [ 1 , 4 , 6 ]
>>> list03 = [ 7 , 9 , 8 ]
>>>
>>> from heapq import merge
>>>
>>> list (merge(list01, list02, list03))
[ 1 , 2 , 4 , 5 , 3 , 6 , 7 , 9 , 8 ]
>>>
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它的效果等价于下面这行代码:
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sorted (itertools.chain( * iterables))
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如果你希望得到一个始终有序的列表,那请第一时间想到 heapq.merge,因为它采用堆排序,效率非常高。但若你不希望得到一个排过序的列表,就不要使用它了。
7. 借助魔法方法
利用魔法方法 __add__,实际 上当我们使用第一种方法 list01 + list02 的时候,内部实际上是作用在 __add__ 这个魔法方法上的.
所以以下两种方法其实是等价的
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>>> list01 = [ 1 , 2 , 3 ]
>>> list02 = [ 4 , 5 , 6 ]
>>>
>>> list01 + list02
[ 1 , 2 , 3 , 4 , 5 , 6 ]
>>>
>>>
>>> list01.__add__(list02)
[ 1 , 2 , 3 , 4 , 5 , 6 ]
>>>
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借用这个魔法特性,我们可以 reduce 这个方法来对多个列表进行合并,示例代码如下
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>>> list01 = [ 1 , 2 , 3 ]
>>> list02 = [ 4 , 5 , 6 ]
>>> list03 = [ 7 , 8 , 9 ]
>>>
>>> from functools import reduce
>>> reduce ( list .__add__, (list01, list02, list03))
[ 1 , 2 , 3 , 4 , 5 , 6 , 7 , 8 , 9 ]
>>>
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8. 使用 yield from
yield from 后可接一个可迭代对象,用于迭代并返回其中的每一个元素。
因此,我们可以像下面这样自定义一个合并列表的工具函数。
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>>> list01 = [ 1 , 2 , 3 ]
>>> list02 = [ 4 , 5 , 6 ]
>>> list03 = [ 7 , 8 , 9 ]
>>>
>>> def merge( * lists):
... for l in lists:
... yield from l
...
>>> list (merge(list01, list02, list03))
[ 1 , 2 , 3 , 4 , 5 , 6 , 7 , 8 , 9 ]
>>>
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看到这里,有没有涨姿势了,学了这么久的 Python ,没想到合并列表还有这么多的方法。本篇文章的主旨,并不在于让你全部掌握这 7 种合并列表的方法,实际上,你只要选用一种最顺手的方式即可。
但是在协同工作中,或者在阅读他人代码时,你不可避免地会碰到各式各样的写法,这时候你能下意识的知道这是在做合并列表的操作,那这篇文章就是有意义的。
以上就是python 连接列表的八种方法的详细内容,更多关于python 连接列表的资料请关注服务器之家其它相关文章!
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